Senior Data Scientist
Оценка ИИВысокий балл обусловлен сильным брендом компании, возможностью полностью удаленной работы из любой точки мира и работой над сложными технологическими продуктами. Вакансия предлагает отличные перспективы для профессионального роста в международной среде.
Улучшите резюме под эту вакансию
Возьмём требования и создадим новую версию резюме с акцентом на нужный опыт
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует глубокой экспертизы в классическом ML и PySpark, а также специфического опыта в RecSys и Ranking, что характерно для Senior-позиций в крупных тех-компаниях. Глобальный масштаб бизнеса подразумевает работу с огромными массивами данных и высокую ответственность за архитектурные решения.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в объявлении не указана, но для позиции Senior Data Scientist в международной компании с удаленным форматом работы рыночные ожидания составляют от 5000 до 8000 USD. Это соответствует стандартам крупных travel-tech компаний, работающих на глобальном рынке.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Откликнитесь в Emerging Travel Group уже сейчас
Присоединяйтесь к глобальной travel-tech команде и развивайте инновационные продукты в сфере туризма по всему миру!
Описание вакансии
Senior Data Scientist Emerging Travel Group
Местоположение: Весь мир
Формат работы: Удаленно
Опубликована: 25.07.2026
Требования:
• Опыт от 4 лет в Data Science или ML Engineering
• Знание классического машинного обучения (Gradient Boosting, Classification, Regression)
• Опыт с задачами сопоставления сущностей, понимание RecSys и Ranking
• Отличные навыки SQL и опыт создания пайплайнов с PySpark
О компании
Emerging Travel Group — глобальная travel tech компания, работающая в более чем 220 странах. В портфель компании входят такие бренды, как Rate Hawk, Roundtrip и Zenhotels.
Откликнуться опубликована в @zarubezhom_jobs
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Machine Learning
- Gradient Boosting
- Classification
- Regression
- Entity Matching
- Recommender Systems
- Ranking
- SQL
- PySpark
- ML Engineering
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка понимания специфики бизнеса ETG (сопоставление отелей, цен, предложений).
Расскажите о вашем опыте решения задач Entity Matching: какие подходы и метрики вы использовали?
PySpark является ключевым требованием для обработки данных в компании.
С какими основными проблемами производительности в PySpark вы сталкивались и как оптимизировали свои пайплайны?
Вакансия предполагает работу с рекомендациями и ранжированием.
Как бы вы построили систему ранжирования отелей, учитывая как релевантность для пользователя, так и бизнес-метрики (маржинальность, конверсия)?
Проверка фундаментальных знаний ML.
В каких случаях вы предпочтете Gradient Boosting нейронным сетям, и как вы боретесь с переобучением в таких моделях?
Оценка навыков работы с данными.
